Kio estas la horizontalaj tavoloj inkluzivitaj en TFX por dukto-administrado kaj optimumigo?
TFX, kiu signifas TensorFlow Extended, estas ampleksa fin-al-fina platformo por konstrui produktadpretajn maŝinlernajn duktojn. Ĝi provizas aron da iloj kaj komponantoj, kiuj faciligas la disvolviĝon kaj disfaldiĝon de skaleblaj kaj fidindaj maŝinlernantaj sistemoj. TFX estas dizajnita por trakti la defiojn de administrado kaj optimumigado de maŝinlernado-duktoj, ebligante datumajn sciencistojn
Kio estas la malsamaj fazoj de la ML-dukto en TFX?
La TensorFlow Extended (TFX) estas potenca malfermfonta platformo desegnita por faciligi la disvolviĝon kaj deplojon de maŝinlernado (ML) modeloj en produktadmedioj. Ĝi disponigas ampleksan aron de iloj kaj bibliotekoj kiuj ebligas la konstruadon de fin-al-finaj ML-duktoj. Tiuj duktoj konsistas el pluraj apartaj fazoj, ĉiu servante specifan celon kaj kontribuante
Kio estas la ŝlosilaj paŝoj implikitaj en la procezo labori kun maŝina lernado?
Labori kun maŝinlernado implikas serion de ŝlosilaj paŝoj, kiuj estas decidaj por la sukcesa disvolviĝo kaj deplojo de maŝinlernado-modeloj. Tiuj ŝtupoj povas esti larĝe klasifikitaj en datumkolekton kaj antaŭprilaboradon, modelelekton kaj trejnadon, modeltaksadon kaj validumon, kaj modeldeplojon kaj monitoradon. Ĉiu paŝo ludas esencan rolon en la